Python绘图仪sankey并确定节点的顺序

Question

我正在绘制一个sankey图，其中的值从1个开始节点到5个注释（a、B、C、D和E）。我希望节点按字母顺序绘制，我认为这可以通过我的代码来实现，但从运行我的代码中可以看出，情况并非如此-我如何确保A后面跟着B，B后面跟着C等等

我有Python3.9，并已详细更新到版本4.12.0，但没有帮助。我在Jupyter笔记本和Spyder（4.15）中都运行了代码，但是节点的顺序是关闭的-你能告诉我如何在代码中指定顺序吗

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px

source = [0, 0, 0, 0, 0]

target = [1, 2, 3, 4, 5]


value = [356, 16, 39, 6, 88]

label = ['Start', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E']


color_node = ['#EBBAB5', 
'#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD','#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD','#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD','#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD','#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD']
color_link = ['#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD', 
'#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD','#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD','#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD','#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD','#EBBAB5', '#FEF3C7', '#A6E3D7','#98FB98', '#DDA0DD']

link = dict(source=source, target=target, value = value, color = color_link)
node = dict(label = label, pad=30, thickness=5, color = color_node)


data = go.Sankey(link = link, node = node)
fig = go.Figure(data)
fig.show()

Answer 1

您可以使用this feature

例如，虽然这是相当手动的，但它确实做到了这一点：

n = 1/4
link = dict(source=source, target=target, value = value, color = color_link)
node = dict(label = label, 
            x = [0, 1, 1, 1, 1, 1],
            y = [0, 0*n, 1*n, 2*n, 3*n, 4*n],
            pad=30, 
            thickness=5, 
            color = color_node)

data = go.Sankey(
    link = link, 
    node = node,
    arrangement = "snap", 
)
fig = go.Figure(data)
fig.show()

我所做的只是指定节点的位置：x==0用于第一列，x==1 用于第二列。对于y的第二列中的节点，我使用了0和1之间的偶数间距。我预计会有一些节点重叠，但plotly.js中的逻辑似乎为您解决了这一问题

您可以通过指定两个标签列表以编程方式执行此操作：

label_l = ['Start', ]
label_r = [ 'A', 'B', 'C', 'D', 'E']
...
node = dict(label = label_l + label_r, 
            x = [0, ]*len(label_l) + [1,]*len(label_r),
            y = list(np.linspace(0,1,len(label_l))) + list(np.linspace(0,1,len(label_r))),
            pad=30, 
            thickness=5, 
            color = color_node)

但是，我不能保证它适用于更复杂的情况